L’intelligence artificielle dans le secteur de l’assurance, ou comment offrir un produit plus personnalisé, accessible et modulable.

À quand remonte la dernière fois que votre compagnie d’assurance s’est rendue compte que vous avez eu un changement de vie (se marier, acheter une maison, avoir un enfant, …), pour modéliser un contrat juste pour vous ? Et vous l’a présenté sans que vous l’ayez demandé ?

Sans empiéter sur la vie privée, c’est bien la vision future de l’assurance : personnalisée, accessible et modulable.  L’intelligence artificielle (IA) peut aider les groupes d’assurance à mieux comprendre leurs clients de manière novatrice et devenir proactifs pour répondre à leurs besoins… et devenir compétitifs.

Pourquoi l’IA?

Avez-vous peut-être déjà entendu les termes « analytique », , « machine learning » et intelligence artificielle ? Clarifions :

  • On parle d’analytique lorsque l’on enregistre et restitue les informations. Comme par exemple, enregistrer les transactions des clients et indiquer le nombre de services d’assurance utilisés par chacun d’entre eux.
  • L’analytique devient « analytique avancée » lorsque vous écrivez des algorithmes pour rechercher des tendances dissimulées. Vous pouvez regrouper les clients en fonction des services d’assurance qu’ils utilisent.
  • On parle de machine learning (apprentissage machine) lorsque l’algorithme s’améliore avec l’expérience. L’algorithme apprend, à partir d’exemples, à prédire les services d’assurance qu’un client utilisera.
  • On se réfère à l’intelligence artificielle lorsqu’une machine effectue une tâche que l’homme trouve intéressante, utile et difficile d’exécuter. Votre système est artificiellement intelligent si les algorithmes de machine learning déduisent les besoins du client et recommandent une solution.

L’intelligence artificielle est souvent construite à partir d’algorithmes de machine learning, qui doivent leur efficacité aux données d’apprentissage. Plus les données disponibles pour l’apprentissage sont de bonne qualité, plus intelligente sera la machine. La quantité de données disponibles pour l’entraînement des machines intelligentes a explosé. Selon un article de Forbes.com, d’ici 2020, chaque être humain sur la planète créera environ 1,7 mégaoctets de nouvelles informations chaque seconde. Et selon IDC, les informations stockées dans les datacenters multiplieront par 14 entre 2012 et 2020.

Pour les compagnies d’assurance habituées aux sources traditionnelles de renseignements clients, comme l’historique des transactions, le revenu et l’âge, l’importance de ces nouvelles données peut ne pas être évidente. Toutefois, l’utilisation de ces données – pour apprendre à connaître les clients –  est la clé de la création de valeur. Voici là les avantages à tirer pour les entreprises qui utilisent l’intelligence artificielle.

Plus accessible

La fraude est un gaspillage pour les groupes d’assurance et coûteuse pour les clients. Selon le McKinsey Global Institute, 10 % des dépenses liées aux sinistres et dommages sont potentiellement frauduleuses. L’IA peut détecter des anomalies dans les déclarations de sinistres. Elle peut contrôler les réclamations et créer des modèles qui démasqueraient de possibles fraudes. De cette façon, elle permettrait également de réduire le prix de leurs produits.

Plus réactif

Les compagnies d’assurance réceptives ont besoin d’un personnel adéquat. L’IA peut diagnostiquer la demande des clients afin que les compagnies d’assurance puissent gérer d’activité. Elle peut aider les administrateurs à gérer le personnel afin de répondre le mieux possible à ces besoins. Selon le McKinsey Global Institute, les compagnies d’assurance peuvent augmenter la productivité de 6 à 8 % en utilisant l’IA pour optimiser la disponibilité du personnel et des ressources. Ainsi, elles parviendraient à anticiper la demande, à y répondre rapidement et in fine à fidéliser les clients.

Un service plus personnalisé

Les compagnies d’assurance ont une opportunité unique de personnaliser leur relation clients. Prenons, par exemple, l’assurance automobile. L’IA peut en apprendre beaucoup des comportements du conducteur, améliorer le calcul de risque et personnaliser, en conséquence, les termes du contrat. Selon McKinsey Global Institute, un assureur peut réduire le comportement à risque des conducteurs de 53 % si l’on personnalise le calcul du risque.  In fine, cette approche personnalisée réduit le risque pour l’assureur, comme pour l’assuré.

Plus profitable

Un service personnalisé est plus profitable lorsqu’il est offert en temps et en heure. L’IA permet aux assureurs d’automatiser les décisions stratégiques, ce qui simplifie l’interaction entre le client et l’entreprise. Selon le McKinsey Global Institute, 39 % des tâches administratives peuvent être complètement automatisées avec l’IA. Une IA peut apprendre à identifier les signes de changement de vie de ses clients, comme avoir un enfant, prendre des décisions administratives et proposer à temps des options d’assurance adaptées. Ainsi, on automatise les opérations, répond rapidement aux clients et augmente la valeur des services.

L’IA appliquée est un différenciateur

Si nous considérons l’IA comme une simple technologie, il est logique de la mettre en œuvre selon des pratiques standards :  : construire une infrastructure de données, collecter, nettoyer et intégrer toutes les données disponibles ; mettre en place des solutions analytiques  basiques ; mettre ensuite en place des solutions analytiques avancées et d’intelligence artificielle. Cette approche prend un certain temps pour obtenir un retour sur investissement, mais elle est une valeur différenciante très claire ; et permet de rester compétitif.

 

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